摘要
弱监督目标定位（WSOL）技术仅使用图像级标签学习目标位置，而无需位置注释。这些技术的一个常见限制是它们通常只能覆盖目标最具区分性的部分，而不是整个目标。为了解决这一问题，我们提出了一种基于注意力机制的丢弃层（ADL），该方法利用自注意力机制来处理模型的特征图。所提出的方法由两个关键组件组成：1）从模型中隐藏最具区分性的部分，以捕捉目标的整体范围；2）突出显示信息丰富的区域，以提高模型的识别能力。通过广泛的实验，我们证明了所提出的方法能够有效提升WSOL的准确性，在CUB-200-2011数据集上达到了新的最先进定位精度。此外，我们还展示了该方法在参数和计算开销方面比现有技术更加高效。